Comment scraper Arc.dev : Le guide complet sur les données d'emploi en télétravail
Découvrez comment scraper les emplois de développeurs à distance, les données salariales et les tech stacks sur Arc.dev. Extrayez des annonces tech de haute...
Protection Anti-Bot Détectée
- Cloudflare
- WAF et gestion de bots de niveau entreprise. Utilise des défis JavaScript, des CAPTCHAs et l'analyse comportementale. Nécessite l'automatisation du navigateur avec des paramètres furtifs.
- DataDome
- Détection de bots en temps réel avec des modèles ML. Analyse l'empreinte d'appareil, les signaux réseau et les schémas comportementaux. Courant sur les sites e-commerce.
- Limitation de débit
- Limite les requêtes par IP/session dans le temps. Peut être contourné avec des proxys rotatifs, des délais de requête et du scraping distribué.
- Empreinte navigateur
- Identifie les bots par les caractéristiques du navigateur : canvas, WebGL, polices, plugins. Nécessite du spoofing ou de vrais profils de navigateur.
- Behavioral Analysis
À Propos de Arc
Découvrez ce que Arc offre et quelles données précieuses peuvent être extraites.
La marketplace de référence pour le talent en télétravail
Arc (anciennement CodementorX) est une marketplace mondiale de premier plan pour les développeurs logiciels et les professionnels de la tech sélectionnés avec soin. Contrairement aux sites d'emploi génériques, Arc gère une plateforme hautement organisée qui connecte des développeurs de haut niveau avec des entreprises allant des startups en forte croissance aux géants de la tech établis. La plateforme est particulièrement connue pour son processus de sélection rigoureux et son focus sur les rôles en télétravail à long terme plutôt que sur les missions de courte durée.
Des données riches centrées sur la tech
Le site est un immense réservoir de données structurées, incluant des descriptions de postes détaillées, des benchmarks salariaux par région et des exigences techniques spécifiques. Chaque annonce contient généralement un ensemble riche d'attributs tels que les tech stacks requises, les besoins en chevauchement de fuseaux horaires et les politiques de télétravail (ex : « Travaillez de n'importe où » vs « Pays spécifique »).
Valeur stratégique des données d'Arc
Pour les recruteurs et les analystes de marché, le scraping d'Arc.dev fournit des données à fort signal sur les tendances de rémunération et l'adoption des technologies émergentes. Comme les annonces sont vérifiées et mises à jour fréquemment, les données sont bien plus précises que celles trouvées sur des agrégateurs non modérés, ce qui en fait une mine d'or pour la veille concurrentielle et les pipelines de recrutement spécialisés.
Pourquoi Scraper Arc?
Découvrez la valeur commerciale et les cas d'utilisation pour l'extraction de données de Arc.
Analyser les benchmarks salariaux mondiaux pour les rôles techniques en télétravail
Identifier les tendances de recrutement et les entreprises à forte croissance dans le secteur tech
Surveiller la demande pour des langages de programmation et des frameworks spécifiques
Constituer une liste de prospects de haute qualité pour les agences de recrutement technique
Agréger des offres d'emploi en télétravail premium pour des portails de carrière spécialisés
Suivre les changements de politique de télétravail au sein des entreprises tech internationales
Défis du Scraping
Défis techniques que vous pouvez rencontrer lors du scraping de Arc.
Systèmes de protection agressifs Cloudflare et DataDome
L'architecture Next.js SPA nécessite un rendu JavaScript important
Noms de classes CSS dynamiques qui changent lors des builds du site
Limitation de débit complexe basée sur le fingerprinting comportemental
Structures de données imbriquées complexes au sein de l'état d'hydratation React
Scrapez Arc avec l'IA
Aucun code requis. Extrayez des données en minutes avec l'automatisation par IA.
Comment ça marche
Décrivez ce dont vous avez besoin
Dites à l'IA quelles données vous souhaitez extraire de Arc. Tapez simplement en langage naturel — pas de code ni de sélecteurs.
L'IA extrait les données
Notre intelligence artificielle navigue sur Arc, gère le contenu dynamique et extrait exactement ce que vous avez demandé.
Obtenez vos données
Recevez des données propres et structurées, prêtes à exporter en CSV, JSON ou à envoyer directement à vos applications.
Pourquoi utiliser l'IA pour le scraping
L'IA facilite le scraping de Arc sans écrire de code. Notre plateforme alimentée par l'intelligence artificielle comprend quelles données vous voulez — décrivez-les en langage naturel et l'IA les extrait automatiquement.
How to scrape with AI:
- Décrivez ce dont vous avez besoin: Dites à l'IA quelles données vous souhaitez extraire de Arc. Tapez simplement en langage naturel — pas de code ni de sélecteurs.
- L'IA extrait les données: Notre intelligence artificielle navigue sur Arc, gère le contenu dynamique et extrait exactement ce que vous avez demandé.
- Obtenez vos données: Recevez des données propres et structurées, prêtes à exporter en CSV, JSON ou à envoyer directement à vos applications.
Why use AI for scraping:
- Contourne automatiquement les obstacles de Cloudflare et du browser fingerprinting
- Gère le rendu JavaScript et les états React complexes sans codage
- Utilise des sélecteurs intelligents pour gérer les mises à jour dynamiques des classes CSS
- Permet une planification sans effort pour une surveillance des emplois en temps réel
- Exporte des données structurées de haute qualité directement vers Google Sheets ou JSON
Scrapers Web No-Code pour Arc
Alternatives pointer-cliquer au scraping alimenté par l'IA
Plusieurs outils no-code comme Browse.ai, Octoparse, Axiom et ParseHub peuvent vous aider à scraper Arc sans écrire de code. Ces outils utilisent généralement des interfaces visuelles pour sélectionner les données, bien qu'ils puissent avoir des difficultés avec le contenu dynamique complexe ou les mesures anti-bot.
Workflow Typique avec les Outils No-Code
Défis Courants
Courbe d'apprentissage
Comprendre les sélecteurs et la logique d'extraction prend du temps
Les sélecteurs cassent
Les modifications du site web peuvent casser tout le workflow
Problèmes de contenu dynamique
Les sites riches en JavaScript nécessitent des solutions complexes
Limitations des CAPTCHAs
La plupart des outils nécessitent une intervention manuelle pour les CAPTCHAs
Blocage d'IP
Le scraping agressif peut entraîner le blocage de votre IP
Scrapers Web No-Code pour Arc
Plusieurs outils no-code comme Browse.ai, Octoparse, Axiom et ParseHub peuvent vous aider à scraper Arc sans écrire de code. Ces outils utilisent généralement des interfaces visuelles pour sélectionner les données, bien qu'ils puissent avoir des difficultés avec le contenu dynamique complexe ou les mesures anti-bot.
Workflow Typique avec les Outils No-Code
- Installer l'extension de navigateur ou s'inscrire sur la plateforme
- Naviguer vers le site web cible et ouvrir l'outil
- Sélectionner en point-and-click les éléments de données à extraire
- Configurer les sélecteurs CSS pour chaque champ de données
- Configurer les règles de pagination pour scraper plusieurs pages
- Gérer les CAPTCHAs (nécessite souvent une résolution manuelle)
- Configurer la planification pour les exécutions automatiques
- Exporter les données en CSV, JSON ou se connecter via API
Défis Courants
- Courbe d'apprentissage: Comprendre les sélecteurs et la logique d'extraction prend du temps
- Les sélecteurs cassent: Les modifications du site web peuvent casser tout le workflow
- Problèmes de contenu dynamique: Les sites riches en JavaScript nécessitent des solutions complexes
- Limitations des CAPTCHAs: La plupart des outils nécessitent une intervention manuelle pour les CAPTCHAs
- Blocage d'IP: Le scraping agressif peut entraîner le blocage de votre IP
Exemples de Code
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Note : Les requêtes basiques sont souvent bloquées par la configuration Cloudflare d'Arc.
# L'utilisation d'un User-Agent approprié et potentiellement d'un proxy est obligatoire.
url = 'https://arc.dev/remote-jobs'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
# Vérification de l'erreur 403 Forbidden qui indique un blocage Cloudflare
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extraire les données du script JSON Next.js pour une meilleure fiabilité
data_script = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
print('Source de la page récupérée avec succès.')
else:
print(f'Bloqué par l\'anti-bot. Code d\'état : {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'Erreur : {e}')Quand Utiliser
Idéal pour les pages HTML statiques avec peu de JavaScript. Parfait pour les blogs, sites d'actualités et pages e-commerce simples.
Avantages
- ●Exécution la plus rapide (sans surcharge navigateur)
- ●Consommation de ressources minimale
- ●Facile à paralléliser avec asyncio
- ●Excellent pour les APIs et pages statiques
Limitations
- ●Ne peut pas exécuter JavaScript
- ●Échoue sur les SPAs et contenu dynamique
- ●Peut avoir des difficultés avec les systèmes anti-bot complexes
Comment Scraper Arc avec du Code
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Note : Les requêtes basiques sont souvent bloquées par la configuration Cloudflare d'Arc.
# L'utilisation d'un User-Agent approprié et potentiellement d'un proxy est obligatoire.
url = 'https://arc.dev/remote-jobs'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
# Vérification de l'erreur 403 Forbidden qui indique un blocage Cloudflare
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extraire les données du script JSON Next.js pour une meilleure fiabilité
data_script = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
print('Source de la page récupérée avec succès.')
else:
print(f'Bloqué par l\'anti-bot. Code d\'état : {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'Erreur : {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_arc():
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
# Utiliser un profil utilisateur réel ou des paramètres furtifs (stealth)
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36')
page = context.new_page()
# Naviguer et attendre que le contenu s'hydrate
page.goto('https://arc.dev/remote-jobs', wait_until='networkidle')
# Attendre les éléments des cartes de job
page.wait_for_selector('div[class*="JobCard_container"]')
jobs = page.query_selector_all('div[class*="JobCard_container"]')
for job in jobs:
title = job.query_selector('h2').inner_text()
company = job.query_selector('div[class*="JobCard_company"]').inner_text()
print(f'Scrapé : {title} @ {company}')
browser.close()
scrape_arc()Python + Scrapy
import scrapy
class ArcSpider(scrapy.Spider):
name = 'arc_jobs'
start_urls = ['https://arc.dev/remote-jobs']
def parse(self, response):
# Scrapy a besoin d'un middleware JS (comme scrapy-playwright) pour Arc.dev
for job in response.css('div[class*="JobCard_container"]'):
yield {
'title': job.css('h2::text').get(),
'company': job.css('div[class*="JobCard_company"]::text').get(),
'salary': job.css('div[class*="JobCard_salary"]::text').get(),
'tags': job.css('div[class*="JobCard_tags"] span::text').getall()
}
next_page = response.css('a[class*="Pagination_next"]::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
await page.goto('https://arc.dev/remote-jobs', { waitUntil: 'networkidle2' });
const jobData = await page.evaluate(() => {
const cards = Array.from(document.querySelectorAll('div[class*="JobCard_container"]'));
return cards.map(card => ({
title: card.querySelector('h2')?.innerText,
company: card.querySelector('div[class*="JobCard_company"]')?.innerText,
location: card.querySelector('div[class*="JobCard_location"]')?.innerText
}));
});
console.log(jobData);
await browser.close();
})();Que Pouvez-Vous Faire Avec Les Données de Arc
Explorez les applications pratiques et les insights des données de Arc.
Index des salaires en télétravail
Les départements des Ressources Humaines utilisent ces données pour élaborer des packages de rémunération compétitifs pour les rôles techniques en remote-first.
Comment implémenter :
- 1Scraper toutes les annonces incluant des fourchettes salariales pour les développeurs seniors.
- 2Normaliser la devise en USD et calculer le salaire médian par tech stack.
- 3Mettre à jour l'index mensuellement pour suivre l'inflation et les changements de demande du marché.
Utilisez Automatio pour extraire des données de Arc et créer ces applications sans écrire de code.
Que Pouvez-Vous Faire Avec Les Données de Arc
- Index des salaires en télétravail
Les départements des Ressources Humaines utilisent ces données pour élaborer des packages de rémunération compétitifs pour les rôles techniques en remote-first.
- Scraper toutes les annonces incluant des fourchettes salariales pour les développeurs seniors.
- Normaliser la devise en USD et calculer le salaire médian par tech stack.
- Mettre à jour l'index mensuellement pour suivre l'inflation et les changements de demande du marché.
- Générateur de pipeline de recrutement
Les agences de placement tech peuvent identifier les entreprises qui développent agressivement leurs départements d'ingénierie.
- Surveiller Arc pour détecter les entreprises publiant plusieurs rôles hautement prioritaires simultanément.
- Extraire les détails de l'entreprise et les signaux de croissance (ex : badges 'Exclusif').
- Contacter les responsables du recrutement de ces entreprises avec des pistes de talents spécialisés.
- Agrégateur d'emplois tech de niche
Les développeurs peuvent créer des sites d'emploi spécialisés (ex : 'Rust Remote Only') en filtrant et en republiant les annonces vérifiées d'Arc.
- Scraper les annonces filtrées par des tags spécifiques comme 'Rust' ou 'Go'.
- Nettoyer les descriptions et supprimer les entrées dupliquées provenant d'autres sites.
- Publier sur un site de niche ou un canal Telegram automatisé pour les abonnés.
- Analyse de l'adoption des tech stacks
Les investisseurs et les CTO utilisent ces données pour déterminer quels frameworks gagnent en dominance sur le marché professionnel.
- Extraire les champs 'Primary Stack' et 'Tags' de toutes les annonces actives.
- Agréger la fréquence des frameworks comme Next.js vs React vs Vue.
- Comparer les données trimestrielles pour identifier les tendances de croissance annuelle.
- Outil de compatibilité des fuseaux horaires
Les startups en Europe ou en Amérique latine peuvent utiliser cela pour trouver des entreprises ayant des exigences de chevauchement compatibles.
- Extraire les exigences de 'Timezone Overlap' (chevauchement de fuseau horaire) des annonces mondiales.
- Filtrer par régions (ex : 'Europe Overlap' ou 'Compatibilité EST').
- Analyser quels hubs technologiques sont les plus flexibles sur les horaires de télétravail.
Optimisez votre flux de travail avec l'Automatisation IA
Automatio combine la puissance des agents IA, de l'automatisation web et des integrations intelligentes pour vous aider a accomplir plus en moins de temps.
Conseils Pro pour Scraper Arc
Conseils d'experts pour extraire avec succès les données de Arc.
Ciblez la balise script `__NEXT_DATA__` pour obtenir l'état JSON complet de la page au lieu d'analyser des sélecteurs HTML complexes.
Utilisez toujours des proxies résidentiels de haute qualité ; les IPs de datacenter sont presque toujours immédiatement signalées par DataDome.
Limitez votre fréquence de scraping pour imiter le comportement de navigation humain — Arc est très sensible aux requêtes rapides et répétitives.
Concentrez-vous sur des catégories spécifiques (par exemple, /remote-jobs/react) pour maintenir un volume de données gérable et contourner les limites de recherche générales.
Si vous rencontrez un blocage persistant, essayez de faire pivoter votre User-Agent vers une chaîne de navigateur mobile récente.
Effectuez votre scraping pendant les heures creuses (par rapport à l'UTC) pour éviter de déclencher la protection agressive contre les pics de trafic.
Témoignages
Ce Que Disent Nos Utilisateurs
Rejoignez des milliers d'utilisateurs satisfaits qui ont transforme leur flux de travail
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Associés Web Scraping
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